Amazon satışlarını dəqiq proqnozlaşdıran yeni maşın öyrənməsi modeli necə işləyir?

Amazon satış məlumatları üzərində qabaqcıl maşın öyrənməsi layihəsi

Amazon-un 100,000 e-ticarət əməliyyatından ibarət sintetik dataset üzərində qurulan maşın öyrənməsi modeli satışların ümumi məbləğini proqnozlaşdırmaq üçün hazırlanıb. Datasetdə qiymət, endirim, vergi, çatdırılma xərcləri və digər 20 strukturlaşdırılmış sahə mövcuddur. Bu məlumatlar modelin dəqiqliyini artırmağa kömək edir.

Layihənin əsas mərhələləri və istifadə olunan texnologiyalar

Məlumatlar əvvəlcə təmizlənib, unikal ID-lər (məsələn, OrderID, CustomerID) və digər identifikasiya sahələri silinib. Tarix sahələri il, ay və gün kimi ədədi xüsusiyyətlərə çevrilib. İtkin dəyərlər rəqəmsal sahələrdə medianla, kateqorik sahələrdə isə “Unknown” ilə doldurulub. Kateqorik sütunlarda unikal dəyərlərin sayı aşağıdır, məsələn, Brand 10, PaymentMethod 6, OrderStatus 5.

Modelin qurulmasında Python kitabxanaları Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn və Scikit-learn istifadə olunub. Dataset 80% təlim və 20% test hissələrinə bölünüb. Random Forest Regressor modeli 200 ağacla yaradılıb və CPU-nun bütün nüvələrindən istifadə edilərək təlim tamamlanıb.

Nəticələr və modelin performansı

Test mərhələsində modelin MAE (orta mütləq xəta) 3.88, MSE (orta kvadrat xəta) 41.06, RMSE (köklü orta kvadrat xəta) 6.41, R2 isə 0.9999 kimi yüksək nəticələr göstərib. Bu, modelin satışların ümumi məbləğini demək olar ki, tam dəqiqliklə proqnozlaşdırdığını göstərir. Modelin əsas formulu belədir: TotalAmount = UnitPrice * Quantity + Tax + ShippingCost – Discount.

Biznesə təsiri

Bu model Amazon kimi böyük e-ticarət platformalarında gəlir və sifarişlərin idarə olunmasını asanlaşdırır. Satışların dəqiq proqnozu stok idarəçiliyindən tutmuş marketinq və müştəri xidməti strategiyalarına qədər qərarların optimallaşdırılmasına imkan verir. Biznes sahibləri və analitiklər üçün belə alətlərin mövcudluğu rəqabət üstünlüyü yaradır.

Mütəxəssis Vipin Vashisth bu cür layihələrin gələcəkdə daha da genişlənərək real biznes problemlərinin həllində həlledici rol oynayacağını vurğulayır.

Layihənin yekununda hər bir OrderID üçün proqnozlaşdırılmış ümumi məbləğ (TotalAmount) təqdim olunur ki, bu da əməliyyatların fərdi səviyyədə təhlilinə imkan verir. Beləliklə, Amazon satışlarının gələcəkdə necə dəyişəcəyini qabaqcadan bilmək mümkündür.

Bu layihə məlumatların düzgün işlənməsi və müasir maşın öyrənməsi alqoritmlərinin birləşməsi ilə biznes dünyasında yeni imkanlar açır. Gələcəkdə modelin real biznesdə tətbiqi və nəticələrinin genişlənməsi gözlənilir.